NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT XỬ LÝ ẢNH DỰA VÀO CÔNG NGHỆ VI MẠCH QUANG TỬ TÍCH HỢP
Luận án này tập trung vào nghiên cứu kỹ thuật xử lý ảnh dựa trên công nghệ vi mạch quang tử tích hợp, nhằm giải quyết các thách thức về lưu trữ, xử lý, và truyền dẫn dữ liệu ảnh ngày càng tăng trong kỷ nguyên Internet. Mục tiêu chính của luận án là thiết kế các bộ biến đổi toàn quang tích hợp để nén dữ liệu ảnh, và phát triển hệ thống mạng nơ-ron quang tích hợp khả trình cho các tác vụ tách biên và nhận dạng ảnh.
Các đóng góp nổi bật của luận án bao gồm việc thiết kế thành công các bộ biến đổi toàn quang DHT, DCT, KLT ứng dụng trong nén ảnh. Các cấu trúc này được thiết kế đơn giản, có độ chính xác cao, tương thích với công nghệ vi mạch hiện nay và có khả năng tích hợp với hệ thống camera thông minh, cho phép xử lý dữ liệu tốc độ cao, băng thông lớn và thời gian thực. Ngoài ra, luận án còn đề xuất các nơ-ron quang mới, từ đó kiến trúc và thuật toán mạng nơ-ron quang được phát triển để thực hiện tách biên ảnh và phân loại ảnh trong miền quang.
Cụ thể, Luận án được cấu trúc thành ba chương. Chương 1 trình bày tổng quan và cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh số, nén ảnh, mạch quang và mạng nơ-ron quang tử. Chương 2 đi sâu vào thiết kế, đánh giá và mô phỏng các bộ biến đổi tín hiệu DHT, DCT, KLT sử dụng cấu trúc giao thoa đa mode (MMI) 4x4 và 6x6 trong miền toàn quang, trên vật liệu Si3N4 tương thích CMOS và hoạt động trong dải tần nhìn thấy. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh hiệu quả nén ảnh với các chỉ số MSE và PSNR cụ thể. Chương 3 tập trung vào thiết kế nơ-ron quang mới, kiến trúc thực hiện tích chập và mạng nơ-ron quang. Luận án đã thiết kế kỹ thuật tách biên ảnh sử dụng toán tử Roberts, Sobel, Prewitt trong miền quang mà không cần thay đổi phần cứng, đồng thời mô phỏng và đánh giá mạng nơ-ron quang cho nhận dạng tập dữ liệu viết tay MNIST, đạt độ chính xác 92,4% và tốc độ xử lý nhanh hơn gấp 5 lần so với các cấu trúc truyền thống.
Kết quả của luận án mở ra hướng phát triển các hệ thống tích hợp xử lý ảnh quang với bộ nhớ quang cho camera thông minh, xử lý dữ liệu AR/VR thời gian thực, và phát triển mô hình mạng OONN với các hàm kích hoạt hoàn toàn quang cho ứng dụng AI, hướng tới xử lý dữ liệu lớn.